중국 AI 일일 토큰 호출 140조 회 돌파, 대화 시스템에서 의사결정 에이전트로 진화

배경

2026년 3월, 중국 산업정보화부(MIIT)와 중국정보통신연구원(CAICT)이 공동으로 발표한 최신 데이터에 따르면, 중국 AI 시스템의 일일 토큰(Token) 호출량이 140조 회를 돌파했습니다. 이는 2025년 동기 대비 무려 300% 이상 증가한 수치로, 단순한 사용량 증대를 넘어 중국 AI 산업의 구조적 전환을 알리는 중요한 지표로 작용하고 있습니다. 과거 소비자를 대상으로 한 대화형 AI 서비스 중심의 생태계에서 벗어나, 이제는 산업 현장의 핵심 의사결정을 담당하는 에이전트(Agent) 중심의 인프라로 빠르게 재편되고 있음을 시사합니다.

이 같은 폭발적인 성장의 배경에는 세 가지 주요 동력이 복합적으로 작용하고 있습니다. 첫째는 기업급 AI 에이전트의 대규모 상용화입니다. 주요 인터넷 기업과 전통 제조업체들이 고객 서비스 자동화, 공급망 최적화, 금융 리스크 관리 등 핵심 비즈니스 프로세스에 AI 에이전트를 적극 도입하면서, 단일 작업 수행을 위해数十에서 수백 번에 달하는 대규모 언어 모델(LLM) 호출이 발생하고 있습니다. 둘째는 국산 대형 모델의 추론 비용 급감입니다. DeepSeek V4, Qwen 3, Kimi 2 등 주요 국산 모델들의 추론 비용이 전년 대비 70~80% 하락하며, 이전에는 비용 부담으로 AI 도입을 주저하던 중소기업까지 대규모 AI 서비스를 활용하기 시작했습니다. 셋째는 정부의 'AI+' 전략 추진입니다. 양회(두 개 회의)에서 확정된 산업 정책은 금융, 의료, 교육, 행정 등 주요 분야에 대한 AI 적용을 가속화하도록 요구하며, 정부 조달에서의 AI 서비스 비중을 5% 미만에서 약 15%로 확대하는 등 정책적 지원을 강화하고 있습니다.

심층 분석

중국 AI의 성장은 단순한 기술적 진보를 넘어 '대화형'에서 '의사결정형'으로의 패러다임 전환을 의미합니다. 새로운 세대의 AI 에이전트는 단순한 질문 응답이나 콘텐츠 생성을 넘어선 자율적 판단 능력을 갖추었습니다. 금융 분야에서는 에이전트가 자율적으로 거래 전략을 실행하고 신용 평가를 수행하며 리스크 가격을 책정하고 있습니다. 제조업 현장에서는 수백 대의 장비에 대한 생산 일정을 조정하며 주문 변화와 공급망 변동에 실시간으로 대응하는 등, 복잡한 업무 프로세스를 스스로 관리하는 역할을 수행하고 있습니다.

특히 다중 에이전트(Multi-Agent) 협업 시스템의 도입이 두드러집니다. 복잡한 비즈니스 시나리오에서는 단일 에이전트보다 계획, 실행, 검증, 모니터링 등 다양한 역할을 수행하는 에이전트들이 협업하는 구조가 효율적입니다. 이러한 아키텍처는 AI 시스템이 단순한 인터페이스를 넘어, 엔드투엔드(End-to-End)의 복잡한 비즈니스 워크플로우를 자율적으로 처리할 수 있는 기반을 마련했습니다. 예를 들어 스마트 시티 관리에서는 에이전트가 교통량, 기상 변화, 에너지 소비 데이터를 실시간으로 모니터링하며 신호등 제어, 대중교통 스케줄 조정, 전력망 부하 분배 등을 자동으로 최적화하고 있습니다.

이러한 고도화된 AI 서비스는 막대한 컴퓨팅 자원을 요구하며 인프라 측면에서도 도전을 야기했습니다. 중국은 미국에 이어 세계 두 번째로 큰 AI 컴퓨팅 클러스터를 보유하고 있으나, GPU 수출 통제로 인한 공급 제약이 지속되고 있습니다. 이에 따라 화웨이昇腾(Ascend) 910B와 캉브리콘(Cambricon) MLU370 등 국산 AI 칩이 전체 추론 부하의 약 40%를 담당하고 있으나, NVIDIA A100/H100 대비 훈련 효율성에서는 여전히差距가 존재합니다. 이를 극복하기 위해 DeepSeek의 MoE(Mixture of Experts) 아키텍처와 알리바바 통의(Tongyi)의 추론 최적화 기술(예: 추론 디코딩) 등을 통해 동일한 컴퓨팅 환경에서 추론 처리량을 3~5배 향상시키는 노력이 진행 중이며, 국가 차원의 '동수서산(東數西算)' 프로젝트도 서부 지역의 데이터센터를 활용한 비실시간 추론 작업 분산으로 확대되고 있습니다.

산업 영향

글로벌 경쟁 구도에서 중국의 140조 회 일일 토큰 호출량은 전 세계 사용량의 약 35~40%를 차지하며 미국(40~45%)과 맞먹는 규모를 형성했습니다. 그러나 양국의 사용 패턴에는 뚜렷한 차이가 존재합니다. 미국의 토큰 소비가 주로 기초 모델의 훈련과 핵심 기술 연구 개발(R&D)에 집중되는 반면, 중국의 소비는 응용 계층(Application Layer)의 추론 서비스에 치우쳐 있습니다. 이는 미국이 기초 모델 혁신에서 우위를 점하는 반면, 중국은 응용 기술의 빠른落地(도입)와 대규모 배포 능력에서 강점을 보인다는 점을 반영합니다.

이러한 구조적 차이는 AI 에이전트 시대에 접어들면서 새로운 경쟁 축을 형성하고 있습니다. 기초 모델 자체의 성능 경쟁뿐만 아니라, 실제 비즈니스 환경에서 에이전트를 얼마나 효율적으로 통합하고 확장할 수 있는지가 핵심 경쟁력이 될 수 있습니다. 중국 기업들은 국산 칩의 성능 한계를 소프트웨어 최적화와 아키텍처 혁신으로 보완하며, '응용 중심'의 AI 생태계를 고도화하고 있습니다. 이는 전 세계적으로 AI 기술이 단순한 도구에서 자율적 비즈니스 파트너로 진화함에 따라, 기업들의 운영 방식과 가치 사슬이 근본적으로 재편되고 있음을 보여줍니다.

또한, 이러한 급성장은 데이터 보안과 프라이버시 보호에 대한 새로운 과제를 제기합니다. 방대한 양의 민감한 비즈니스 데이터가 AI 에이전트를 통해 흐르면서, 데이터 거버넌스에 대한 요구가 높아지고 있습니다. 중국 정부는 이에 대응하여 AI 데이터 보안 규제를 강화하고 있으며, 2026년 하반기에는 AI 에이전트 전용 데이터 관리 조치를 마련할 예정입니다. 이는 기술 발전 속도에 맞춰 법적, 규제적 프레임워크도 함께 진화하고 있음을 시사하며, 규제 기관이 혁신 촉진과 사용자 보호 사이에서 균형을 찾아야 하는 중요한 시점임을 보여줍니다.

전망

앞으로 중국 AI 산업은 전통 산업과 AI 기술의深度融合을 통해 새로운 비즈니스 모델과 부가가치 사슬을 창출해 나갈 것으로 예상됩니다. 기업들은 시장 변화에 민감하게 대응하며 전략적 방향을 신속하게 조정해야 하며, 사용자 경험(UX) 향상과 데이터 보안 보장 능력이 향후 경쟁의 핵심 요소로 부상할 것입니다. 또한, 인재 양성 및 기술 표준화 역시 산업 발전의 관건이 될 것입니다.

글로벌 기술 경쟁 구도가 심화됨에 따라, 각국 정부와 기업의 AI 투자 확대는 관련 법규 및 규제 체계의 정교화를 가속화할 것입니다. 중국을 포함한 주요 국가들은 AI 에이전트의 자율적 의사결정 과정에서 발생할 수 있는 윤리적, 법적 리스크를 관리하기 위한 가이드라인을 지속적으로 보완할 것입니다. 특히 다중 에이전트 시스템이 복잡한 사회 인프라를 관리함에 따라, 시스템의 투명성과 책임 소재 명확화가 중요한 쟁점이 될 것입니다.

산업적 관점에서 이러한 변화는 횡단적 협력과 통합을 촉진할 것입니다. 제조, 금융, 헬스케어 등 기존 산업 분야는 AI 에이전트를 통해 생산성과 효율성을 극대화할 수 있는 기회를 얻게 되며, 이는 새로운 시장 창출로 이어질 것입니다. 기업들은 기술적 우위를 유지하기 위해 지속적인 R&D 투자를 게을리하지 않아야 하며, 동시에 사회적 책임과 윤리적 기준을 준수하는 지속 가능한 AI 구현 방안을 모색해야 합니다. 궁극적으로, 140조 회 토큰 호출이라는 기록은 중국 AI가 단순한 모방을 넘어, 자체적인 생태계와 표준을 정립하며 글로벌 AI 산업의 중요한 축으로 자리매김하고 있음을 입증하는 이정표가 될 것입니다.